Thèse soutenue

Méthodes probabilistes pour le monitoring cardio-respiratoire des nouveau-nés prématurés

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Auteur / Autrice : Matthieu Doyen
Direction : Guy CarraultAlfredo Hernández Rodriguez
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, image, vision
Date : Soutenance le 12/03/2018
Etablissement(s) : Rennes 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
Laboratoire : Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (1969-.... ; Rennes)

Résumé

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La surveillance des nouveau-nés prématurés placés en unité de soins intensifs a conduit à la notion de monitoring et à l'acquisition de nombreux signaux physiologiques. Si ces informations sont bien utilisées pour le diagnostic et la prévention des situations d'urgence, force est de constater qu'à ce jour, elles le sont beaucoup moins dans un objectif prédictif. La difficulté d'extraction d'informations fiables en temps réel, sans aucun contrôle visuel, à partir de signaux non stationnaires, en est vraisemblablement la cause. Ce mémoire vise donc à proposer des méthodes robustes, adaptées au contexte des unités de soins intensifs néonatals et du temps réel. Pour cela, un ensemble de méthodes génériques appliquées à la variabilité cardiaque, mais capable d'être adaptées à d'autres constantes physiologiques telles que la respiration, ont été développées et testées en contexte clinique. Quatre grandes parties illustrent notre propos : - La proposition d'une méthode originale de détection temps réel probabiliste multicaractéristique permettant de répondre à une problématique d'extraction robuste d'événements d'intérêt à partir de signaux physiologiques bruités. Générique, cette solution est appliquée à la détection robuste du QRS d'un signal ECG. Elle est basée sur le calcul temps réel de plusieurs probabilités a posteriori, concernant les propriétés du signal, qui sont ensuite fusionnées au sein d'un nœud de décision reposant sur l'utilisation pondérée de la divergence de Kullback-Leibler. Comparée à deux méthodes classiques de la littérature sur deux bases de données bruitées, elle obtient un taux d'erreur de détection inférieur (20.91% vs 29.02% (ondelettes) et 33.08% (Pan-Tompkins) sur la base de test). - La proposition d'une méthode impliquant plusieurs modèles semi-markoviens cachés, visant la segmentation de périodes au sein desquelles le détecteur temps réel probabiliste multicaractéristique fournit les détections d'évènements les plus fiables. En comparaison à deux méthodes de la littérature, la solution proposée obtient de meilleures performances, le critère d‘erreur obtenu est significativement plus faible (entre -21.37% et -74.98% selon la base et l'approche évaluée). - La sélection d'un détecteur optimal pour le monitoring d'événements d'apnée-bradycardie, en termes de fiabilité et précocité, à partir de données ECG obtenues chez le nouveau-né. Les performances du détecteur retenu seront comparées aux alarmes générées par un dispositif industriel de suivi continu classiquement utilisé en service de néonatalogie (moniteur Philips IntelliVue). La méthode basée sur le changement abrupt de la moyenne des RR obtient les meilleurs résultats au regard du délai (3.99 s vs 11.53 s pour le moniteur IntelliVue) et de la fiabilité (critère d'erreur de 43.60% vs 80.40%). - La conception et le développement d'une plateforme logicielle SYNaPSE (SYstem for Noninvasive Physiological Signal Explorations) permettant l'acquisition de divers signaux physiologiques en très grande quantité, et de façon non invasive, au sein des unités de soins. La conception modulaire de cette plateforme, ainsi que ses propriétés temps réel, permettent l'intégration simple et rapide de méthodes de traitement du signal complexes. Son intérêt translationnel est montré dans le dépouillement d'une base de données cherchant à étudier l'impact de la bilirubine sur la variabilité cardiaque.